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Open Access Effect of soil hydraulic parameters on the local convective precipitation

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Abstract:

The impact of soil hydraulic parameters upon the formation of local convective precipitation is investigated by using the Penn State-NCAR MM5 Modeling System. Four soil hydraulic parameter effects are considered. These comprise the effect of two different soil datasets (US vs. Hungarian), the effects of different parameterizations of field capacity and the wilting point soil moisture contents and the subgrid-scale variability effect of soil moisture content, respectively. Precipitation from 6 convective events were simulated and verified on a spatial scale of 18 km by comparison with observed precipitation fields. The latter were analysed from a total of 657 precipitation gauges using ordinary block kriging. It is demonstrated that the simulated convective precipitation is sensitive to the used soil dataset. The rank order correlation coefficient of = 0.62 (explained variance 38 %) between observed precipitation and simulations using the Hungarian soil dataset (control run) is higher than those using the US soil dataset ( = 0.53, explained variance 29 %). The difference of about 10 % explained variance is highly significant ( < 0.01). Simulations with alternatively field capacities result in a correlation of = 0.60, which is not significantly different from the control run. Simulations with alternatively wilting points, however, result in = 0.56, which is significantly lower than the correlation for the control run ( < 0.05). Finally, the application of an alternatively spatial distribution of soil moisture contents results again in a lower correlation of = 0.54 ( < 0.01). Amongst the four soil effects, the soil dataset effect and the subgridscale variability of the soil moisture were greater than the parameterization effects. The results suggest that regional soil datasets should be preferred in the mesoscale models. It is also obvious that high-resolution global soil data sets in the climate models should be constructed extremely carefully because of the sensitivities obtained.

German
Den Einfluss hydraulischer Eigenschaften des Bodens auf lokale, konvektive, Niederschläge wurde mit dem Penn State-NCAR MM5 Modellsystem untersucht. Vier Effekte zufolge der hydraulischen Eigenschaften des Bodens wurden untersucht. Dazu gehören der Effekt durch Verwendung von zwei unterschiedlichen Bodendatensätzen (US vs. Ungarisch), die Effekte unterschiedlicher Parameterisierungen der Feldkapazität und der Bodenfeuchte des Welkpunktes sowie der Effekt infolge der subskaligen Variabilität der Bodenfeuchte. Niederschlagsfelder von 6 konvektiven Ereignissen wurden simuliert und auf einer räumlichen Skala von 18 km durch Vergleich mit beobachteten Niederschlagsfeldern verifiziert. Letztere wurden aus 657 Punktmessungen mittels Ordinary Block-Kriging analysiert. Die simulierten, konvektiven, Niederschäge reagierten sensitiv auf die verwendeten Bodendaten. Im Vergleich mit dem beobachteten Niederschlag ist der Rangkorrelationskoeffizient von R s = 0.62 (erklärte Varianz 38 %) des mit dem ungarischen Bodendatensatz simulierten Niederschlags (Kontrolllauf) höher als der des mit dem US Bodendatensatz simulierten Niederschlags (R s = 0.53, erklärte Varianz 29 %). Die Differenz von ca. 10 % erklärter Varianz ist hoch signifikant (p < 0.01). Simulationen mit alternativen Feldkapazitäten ergaben eine Korrelation von R S = 0.60, die sich nicht signifikant vom Kontrolllauf unterscheidet. Hingegen resultierten Simulationen mit alternativen Welkpunkten in einer Korrelation von R s = 0.56, die signifikant unter der des Kontrolllaufes liegt (p < 0.05). Abschließend resultierte auch die Verwendung alternativer räumlicher Verteilungen des Bodenfeuchtegehalts in einer geringeren Korrelation von R s = 0.54 (p < 0.01). Von den vier Effekten erwiesen sich die unterschiedlichen Bodendatensätze sowie die subskalige Variabilität der Bodenfeuchte als bedeutender als die Verwendung alternativer Parameterisierungen. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass regionalen Bodendatensätzen in mesoskaligen Modellen der Vorzug gegeben werden sollte. Zufolge der gezeigten Sensitivitäten sollten auch hochauflösende Bodendatensätze für Klimamodelle mit Sorgfalt erstellt werden.

Document Type: Research Article

DOI: https://doi.org/10.1127/0941-2948/2010/0435

Publication date: 2010-04-01

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